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Enregistrement W4394678294 · doi:10.3389/fsoc.2024.1281088

Funding employment inclusion for Ontario youth with disabilities: a theoretical cost-benefit model

2024· article· en· W4394678294 sur OpenAlexafffundabout
Laura R. Bowman, Carolyn McDougall, René Doucet, Brendon Pooran, Ying Xu, Jeannette Campbell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sociology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensUniversity of TorontoHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationGovernment of OntarioHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital Foundation
Mots-clésInclusion (mineral)SociologyEconomic growthPolitical sciencePublic economicsEconomicsGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early engagement in employment-related activities is associated with greater lifetime labor force attachment, which correlates with positive health, social, and quality of life outcomes. People with disabilities often require vocational intervention to enter and remain in the workforce and reap the employment-related health and social benefits. Their labor force attachment brings about the added societal-level benefits of increased tax contributions and reduced social assistance funding. Reason and evidence both support the need for early intervention to facilitate young people with disabilities' workforce entry. Based on available evidence and best practices, and in conjunction with expert input, a cost-benefit model was constructed to provide support for public investment in early employment intervention by demonstrating the societal-level benefits that could be projected. Results indicate the potential benefits for investment in early, targeted employment intervention at a societal level. Two personas were crafted to demonstrate the lifetime societal-level impact of investment in intervention for an individual with disabilities. The results provide relevant arguments for advocates, policy makers, program directors, and people entering adulthood with disabilities to understand the benefits of investing in interventions with the goal of long-term public savings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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